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--- teaching:mfe:ia [2019/05/06 13:48]
bersini
+++ teaching:mfe:ia [2020/04/16 09:04]
bersini [Introduction]
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 ===== Introduction =====
-Le laboratoire IRIDIA aborde des problèmes dans le domaine de l'Intelligence Artificielle. Si l'on reprend les dires d'un de ses pioniers Marvin Lee Minsky, l'Intelligence Artificielle est définit comme "la construction de programmes informatiques qui s'adonnent à des tâches qui sont, pour l'instant, accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que : l'apprentissage perceptuel, l'organisation de la mémoire et le raisonnement critique". L'IA a beaucoup évolué depuis et s'inspire largement de phénomènes biologiques, physiques, cognitifs ou encore écologiques. C'est donc définitivement une approche transdisciplinaire qui s'accorde principalement à traîtrer des problèmes très complexes. Les domaines principaux de compétence d'IRIDIA sont : l'intelligence en essaim, les métaheuristiques, l'étude des réseaux biologiques et l'application de Business Intelligence. C'est dans cette perspective que les sujets de MFE présentés ci-après s'inscrivent.
+Le laboratoire IRIDIA aborde des problèmes dans le domaine de l'Intelligence Artificielle. Si l'on reprend les dires d'un de ses pioniers Marvin Minsky, l'Intelligence Artificielle est définit comme "la construction de programmes informatiques qui s'adonnent à des tâches qui sont, pour l'instant, accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que : l'apprentissage perceptuel, l'organisation de la mémoire et le raisonnement critique". L'IA a beaucoup évolué depuis et s'inspire largement de phénomènes biologiques, physiques, cognitifs ou encore écologiques. C'est donc définitivement une approche transdisciplinaire qui s'accorde principalement à traîter des problèmes très complexes. Les domaines principaux de compétence d'IRIDIA sont : l'intelligence en essaim, les métaheuristiques, l'étude des réseaux biologiques et l'application de Business Intelligence et du Big Data. C'est dans cette perspective que les sujets de MFE présentés ci-après s'inscrivent.
-Ces sujets sont prêt à être encadrer, mais il va s'en dire qu'ils ne sont pas uniques. Les étudiants sont vivement encouragés à prendre contact avec Hugues Bersini (bersini AT ulb.ac.be) ou Marco Dorigo (mdorigo AT ulb.ac.be) afin de discuter de l'une ou l'autre initiative inspirée pouvant faire l'objet dun autre sujet de MFE ou de préciser le cadres, le contenu et les attentes relatives au sujets présentés.
+Ces sujets sont prêt à être encadrer, mais il va s'en dire qu'ils ne sont pas uniques. Les étudiants sont vivement encouragés à prendre contact avec Hugues Bersini (bersini AT ulb.ac.be), Marco Dorigo (mdorigo AT ulb.ac.be) ou Mauro Birattari (mbiro AT ulb.ac.be) afin de discuter de l'une ou l'autre initiative inspirée pouvant faire l'objet dun autre sujet de MFE ou de préciser le cadres, le contenu et les attentes relatives au sujets présentés.
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-=====  A WebGL Visualization for a Swarm Robotics Simulator  =====
-ARGoS is a multi-robot simulator that has been designed to simulate swarms of 1000s of robots in real time. The simulator is modular and allows developers to easy add new plugins such as physics engines, visualizations, and new sensors and actuators. The goal of this master’s thesis is to develop a WebGL-based visualization for the ARGoS simulator. This interface will allow a user to monitor and to interact with the simulation from a web browser.
-Required skills: The candidates should have some experience with programming in C++ and Javascript and to have some experience with HTML5 and CSS. A working knowledge of the English language is required.
-* Contact: Marco Dorigo
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   * Contact : [[http://code.ulb.ac.be/iridia.people.php?id=1|Hugues Bersini (IRIDIA)]]
+===== Le data mining en tant qu’outil d’aide à la gestion active d’actifs cotés  =====
-==== Speed-up techniques for shortest path problem ====
+L’idée de ce mémoire serait d’avoir un travail en plusieurs parties dont notamment :
+•	une partie théorique qui reprendrait les fondamentaux du data mining,
+•	un screening, une présentation et comparaison des outils existants utilisés dans le cadre de la gestion d’actifs cotés,
+•	une partie pratique destinée à construire un data set et à le modéliser.
+  * Contact : [[http://code.ulb.ac.be/iridia.people.php?id=1|Hugues Bersini (IRIDIA)]]
+===== Speed-up Techniques for Shortest Path Problems =====
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     * [[http://iridia.ulb.ac.be/~stuetzle|Thomas Stützle (IRIDIA)]]
     * [[https://www.ee-ip.org/|Jürgen Ritzek (EE-IP)]]
-===== Software framework for ant colony optimization =====
-Ants have inspired a number of computational techniques and among the most successful is ant colony optimization (ACO). ACO is an optimization technique that can be applied to tackle a wide variety of computational problems that arise in computer science, telecommunications, and engineering. While ACO has a very wide applicability, the development times for effective ACO algorithms can be relatively high. This is due to the fact that each time a new problem is to be tackled by an ACO algorithm, a researcher needs to implement the algorithms almost from scratch.
-The goal of the project is to provide a software framework to support the application and the implementation of ACO algorithms to new problems. The software framework will offer all the standard procedures that are used in ACO algorithms and will allow for the rapid prototyping of ACO algorithms.
-The application of this software framework will be tested on a number of optimization problems.
-Required skills: The candidate should be well acquainted with programming in object oriented languages.
-  * Contacts :
-    * [[http://iridia.ulb.ac.be/~mdorigo|Marco Dorigo (IRIDIA)]]
-    * [[http://iridia.ulb.ac.be/~stuetzle|Thomas Stützle (IRIDIA)]]